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DeepSeek V4 Pro vs GLM-5.2

vs

Welches Modell wofür

Beide sind Reasoning-Modelle von Text zu Text mit Tools, Code und einem Kontext von 1000000 Tokens, und bei beiden lässt sich das Denken abschalten - der Unterschied liegt also bei Ausgabemenge und Preisliste. deepseek-v4-pro ist die günstigere Seite, bei frischen Tokens allerdings nur knapp: $1.32 gegenüber $1.4 bei der Eingabe und $3.96 gegenüber $4.4 bei der Ausgabe, wobei der Abstand bei Cache-Lesevorgängen auf rund 2x wächst, $0.132 gegenüber $0.26. Es erzeugt je Aufruf zudem weit mehr, 393216 maximale Ausgabetokens gegenüber 131072 bei GLM-5.2. Nehmen Sie glm-5.2, die neuere Veröffentlichung mit Long-Context-Kennzeichnung, wenn Ihnen das mehr wert ist als ein knapper Preisvorteil.

Benchmarks

Über dem DurchschnittKeins besserDeepSeek V4 Pro5 / 100 / 10GLM-5.225 / 801 / 80
DeepSeek V4 Pro GLM-5.2 weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
SWE-Bench Pro
59%
62.1%
Cybergym
N/A
77.2%
Finance Agent v2
N/A
49.7%
Harvey Lab-AA
N/A
91%
Humanity's Last Exam no tools
37.7%
40.5%
Agents' Last Exam
N/A
23.8%

Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preise

DeepSeek V4 Pro GLM-5.2 Δ
Eingabe / 1M Tokens $1.32 $1.4 0.94×
Ausgabe / 1M Tokens $3.96 $4.4 0.9×
Cache-Lesen / 1M Tokens $0.132 $0.26 0.51×
Cache-Schreiben keine gesonderte Gebühr - -

Preise aus dem Live-Katalog, Stand des letzten Builds. Die aktuellen Preise stehen auf der jeweiligen Modellseite.

Einordnung: Eingabepreis pro 1M Tokens aller 76 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

DeepSeek V4 Pro · $1.32 GLM-5.2 · $1.4
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Fähigkeiten

DeepSeek V4 Pro GLM-5.2
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Steuerung konfigurierbar konfigurierbar
Strukturierte Ausgabe ja ja
Prompt-Caching implizit (automatisch) implizit (automatisch)
Cache-Lebensdauer no fixed TTL (evicted when unused) nicht veröffentlicht
Mindestlänge des gecachten Präfixes nicht veröffentlicht nicht veröffentlicht

Spezifikationen

DeepSeek V4 Pro GLM-5.2
Eingabemodalitäten Text Text
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-04-24 2026-06-16
Kontextfenster 1M 1M
Maximale Ausgabe 393K 131K
Thinking-Parameter
  • thinking.type
  • reasoning_effort
  • thinking.type
  • reasoning_effort
Zulässige Werte
thinking.type
  • enabled
  • disabled
reasoning_effort
  • high
  • max (low and medium map to high, xhigh maps to max)
thinking.type
  • enabled
  • disabled
reasoning_effort
  • none
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max (none and minimal skip thinking, low and medium map to high, xhigh maps to max)
Standardwert

enabled, with reasoning_effort high

some complex agent requests are automatically set to max

enabled, with reasoning_effort at max: the only GLM with an effort dial, and it defaults to the top of it

Die Spezifikationen stammen aus der Dokumentation des jeweiligen Anbieters. Veröffentlicht ein Anbieter eine Angabe nicht, lassen wir die Zeile weg, statt sie zu schätzen. Vollständige Quellen: DeepSeek V4 Pro · GLM-5.2

Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. KRITERIUM genau 3 Sätze

DeepSeek V4 Pro bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate a lengthy internal chain‑of‑thought before it delivers a visible answer, and we are billed for every one of those hidden reasoning tokens just as we are for the final output. In most interactions, the volume of these unseen tokens at least equals the visible response, effectively doubling the total tokens consumed per query. That doubled token consumption translates directly into a doubled per‑query cost, which is why our overall LLM bill doubled.

Ausgabe 641 tok (+545 Thinking) Latenz 11.5 s

GLM-5.2 bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning means the LLM now generates thousands of invisible "thinking" tokens to systematically work through complex problems before producing a final answer. Because our cloud providers bill for these internal processing steps at the same rate as standard output, our billable token volume per query has doubled. While this increases our direct API costs, it drastically reduces error rates and manual review labor, ultimately lowering our total cost per resolved transaction.

Ausgabe 1223 tok (+1138 Thinking) Latenz 17.1 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. KRITERIUM Fix besteht die Tests

DeepSeek V4 Pro bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` **Explanation:** The bug stems from initializing `cur = 0` and only incrementing it when two adjacent elements match, which counts the number of *additional* equal elements rather than the actual run length (which is `cur + 1`). As a result, the returned `best` is always one less than the true longest run—most obviously returning 0 for a single-element list instead of 1. […]

Ausgabe 2418 tok (+2131 Thinking) Latenz 35.6 s

GLM-5.2 verfehlt · 1/8 cases (fails [1])

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 […]

Ausgabe 4097 tok (+4036 Thinking) Latenz 58.4 s

Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. KRITERIUM gültiges JSON, Schema exakt

DeepSeek V4 Pro bestanden · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }

Ausgabe 1204 tok (+1153 Thinking) Latenz 19.9 s

GLM-5.2 bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld" } ```

Ausgabe 1947 tok (+1893 Thinking) Latenz 30.9 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. KRITERIUM 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

DeepSeek V4 Pro keine bewertbare Antwort · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)

Das Modell hat keinen Antworttext geliefert: Das gesamte Token-Budget wurde vom nicht sichtbaren Thinking aufgebraucht.

Ausgabe 8193 tok (+8192 Thinking) Latenz 106.2 s

GLM-5.2 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

We are introducing Caching for our API Gateway, the smartest way to optimize your workflows. Why pay for the exact same response twice? Now, you can automatically store and reuse prompt results across multiple AI providers, drastically reducing latency and overall operational costs. If a user submits a duplicate query, the gateway serves the cached answer instantly, regardless of whether you route to OpenAI, Anthropic, or others. This directly translates to faster applications and significantly lower monthly API bills. You can easily configure your specific caching rules within the developer dashboard and watch your efficiency soar. Stop wasting your valuable tokens on completely redundant computations. Upgrade to the latest gateway version today and experience the future of intelligent prompt management.

Ausgabe 11125 tok (+10984 Thinking) Latenz 114.8 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.

Eine Zeile genügt für den Wechsel

Beide IDs stehen in jedem Tab unten. Die beiden hervorgehobenen Zeilen sind die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiches Anfrageformat.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    # model="glm-5.2",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel erstellen →

FAQ

Welches Modell ist günstiger: DeepSeek V4 Pro oder GLM-5.2?

DeepSeek V4 Pro ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($1.32 vs. $1.4, Faktor 1.1). Bei anderen Zeilen kann es umgekehrt sein. Die Tabelle oben zeigt alle Preise, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.

Kann ich DeepSeek V4 Pro gegen GLM-5.2 A/B-testen, ohne zweimal zu integrieren?

Ja. Beide laufen über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel. Für den Wechsel ändern Sie nur eine Zeile, den Modellnamen. So können Sie einen Teil des Traffics an jedes Modell schicken und die Kosten direkt vergleichen.

Unterstützen DeepSeek V4 Pro und GLM-5.2 Prompt-Caching?

Ja. Beide berechnen Cache-Lesezugriffe günstiger als die normale Eingabe. Workloads mit einem wiederkehrenden, bereits gecachten Präfix kosten deshalb weniger, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Preise stehen in den Cache-Zeilen der Preistabelle oben.

Verwandte Vergleiche

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